機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展

摘 要：本文主要對(duì)機(jī)械設(shè)備故障智能診斷技術(shù)的主要理論和方法進(jìn)行了歸納和總結(jié)。并針對(duì)當(dāng)下其他一些主要的機(jī)械設(shè)備故障的診斷技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)的介紹，最后筆者認(rèn)為將現(xiàn)代先進(jìn)科技與多種機(jī)械故障診斷方法相結(jié)合的集成化只能診斷技術(shù)是未來(lái)機(jī)械設(shè)備故障診斷的發(fā)展趨勢(shì)和大的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：機(jī)械設(shè)備；故障診斷；智能診斷技術(shù)

隨著時(shí)代的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)對(duì)機(jī)器設(shè)備的要求也越來(lái)越多，機(jī)械設(shè)備的發(fā)展方向多樣，諸如大功率、智能化、大型化、復(fù)雜化、自動(dòng)化是現(xiàn)在機(jī)械設(shè)備發(fā)展的幾個(gè)大的方向。在現(xiàn)在的工業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)械設(shè)備的重要性不容忽視，尤其是在自動(dòng)化和復(fù)雜化高度發(fā)展的今天，一條流水線上的機(jī)械設(shè)備如果壞了一個(gè)零部件，最終導(dǎo)致的可能是一條產(chǎn)業(yè)鏈的機(jī)械設(shè)備的癱瘓，可謂牽一發(fā)而動(dòng)全身。這些故障導(dǎo)致的可能不僅僅是經(jīng)濟(jì)上的損失，嚴(yán)重的還會(huì)造成人員傷亡。因此，機(jī)械設(shè)備需要定時(shí)的、準(zhǔn)確的、可靠的故障診斷方法來(lái)及時(shí)避免不必要的損失。

1、基于模糊理論的診斷法

模糊理論法的理論來(lái)源是借助了模糊數(shù)學(xué)的處理方法，將事件的原因和結(jié)果之間用兩個(gè)模糊集合來(lái)表示，兩者之間的關(guān)系用一個(gè)模糊矩陣來(lái)說(shuō)明。由于機(jī)械故障的原因有時(shí)是可以確定的，但有時(shí)又是模糊不清的，也就是說(shuō)一種機(jī)械的故障可能由不同的原因造成，而一種原因或者故障又可能導(dǎo)致不同的結(jié)果，多故障并發(fā)時(shí)情況可能更加復(fù)雜混亂。當(dāng)機(jī)械的故障原因確定性的和不確定性的相互交織時(shí)，基于模糊性的診斷方法來(lái)探討機(jī)械故障的本質(zhì)原因，來(lái)探究解決方案。

但是這種診斷方法具有很大的局限性，因?yàn)槟：\斷法基于的模糊矩陣?yán)碚撨€尚未成熟，在使用時(shí)并不能通過(guò)很直接結(jié)論去尋找故障原因的本質(zhì)，而應(yīng)通過(guò)大量的實(shí)踐和實(shí)驗(yàn)來(lái)不斷地論證結(jié)果的正確性，這就帶來(lái)了很大的工作量增加了工作難度也增加了人力和時(shí)間的成本，所以該方法使用起來(lái)具有很大的局限性。

2、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法

該方法于20世紀(jì)80現(xiàn)代末90年代初才正式投入使用，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法涵蓋很多高端的數(shù)理邏輯處理方法，比如結(jié)構(gòu)拓?fù)漪敯?、并行和處理?fù)雜模式的功能等。這些功能和方法可以用于大型機(jī)械的龐大多發(fā)和并發(fā)故障的診斷，還可以用于多故障、多過(guò)程和一些突發(fā)性的機(jī)械故障的診斷。

這種診斷方法現(xiàn)階段主要應(yīng)用于以下三個(gè)方面：1、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，并從模式識(shí)別的角度出發(fā)進(jìn)行機(jī)械故障的診斷；2、把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，并從預(yù)測(cè)的角度出發(fā)去進(jìn)行機(jī)械故障的診斷；3、以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)從知識(shí)的角度去建立具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家診斷系統(tǒng)。但是該診斷法具有些許弊端，以至于它不能在診斷時(shí)獨(dú)立使用，而要與其他的方法并用。它的弊端體現(xiàn)在，由于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練，如果訓(xùn)練的樣本較少，那么構(gòu)建的系統(tǒng)就會(huì)缺乏科學(xué)性，這樣就要加長(zhǎng)它的訓(xùn)練時(shí)間的長(zhǎng)度就會(huì)提高成本。因此國(guó)內(nèi)外很多專家學(xué)者都在探究新新方法來(lái)改進(jìn)這一診斷方法來(lái)增加它的科學(xué)性。

3、基于灰色系統(tǒng)理論的診斷方法

該理論于1982年由鄧聚龍教授提出，由于其簡(jiǎn)單明了且獨(dú)具新穎的表達(dá)方式易于被世人理解和接受，因此收到了很大的好評(píng)和廣泛的應(yīng)用。所謂的故障診斷就是說(shuō)通過(guò)對(duì)已知有限的信息進(jìn)行分析處理，來(lái)推測(cè)或預(yù)測(cè)出不可知的信息集合的過(guò)程?；疑P(guān)聯(lián)分析法指的是可在不完全、隨機(jī)的因素序列中進(jìn)行一定的分析，找到他們之間的關(guān)聯(lián)性，抓住主要矛盾，分清次要矛盾，以便很有條理的解決問(wèn)題，找到機(jī)械的故障本質(zhì)所在。但是這種診斷方法的缺點(diǎn)在于雖然其理論基礎(chǔ)易懂，但是這種診斷方操作起來(lái)卻比較困難，因?yàn)樵谠\斷之前要建立典型故障參考模式。然后在計(jì)算和測(cè)量待估計(jì)故障模式與典型參考模式的關(guān)聯(lián)度，來(lái)確定故障的原因，但是如果典型的參考模式選取的不科學(xué)就會(huì)導(dǎo)致后續(xù)工作的失敗。

4、集成技術(shù)故障診斷法

所謂集成技術(shù)診斷法指的是將多種診斷法集中在一起，多故障并發(fā)的機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障原因的診斷方法。集成技術(shù)故障診斷法克服了單一診斷法的局限性，集成了多種診斷技術(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)于一身，做到了讓多種方法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，為多種復(fù)雜情況的機(jī)械故障問(wèn)題的解決提供有效的途徑。但是集成技術(shù)故障診斷法的在集大成的同時(shí)也將各種方法的缺點(diǎn)聚集在了一起，要想減少這種集成缺點(diǎn)的程度就要把握好這種方法的接洽點(diǎn)，但是這種接洽點(diǎn)很難把握，因此很難實(shí)現(xiàn)更精確的故障診斷結(jié)果。

5、總結(jié)

各種“黑科技”的高速發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展。集成技術(shù)診斷方法也已將取得了可喜的成果，但是目前理論階段很成熟，但實(shí)踐起來(lái)卻并沒(méi)有那么嫻熟，還存在很多亟待解決的問(wèn)題。因此，理論如何與實(shí)踐相結(jié)合還是目前的瓶頸問(wèn)題，還需要進(jìn)一步的探究和發(fā)展。但在未來(lái)的發(fā)展方向上，我們可以肯定的是，智能診斷技術(shù)會(huì)變得越來(lái)越集成化、先進(jìn)化，這就需要這多的技術(shù)人員能做到這些技能的整合和調(diào)配，以便其發(fā)揮最大的作用。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展而催生出的人工智能、智能信號(hào)處理等新科技正在將理論變成可能，當(dāng)前我國(guó)應(yīng)培養(yǎng)更多的技術(shù)人才來(lái)突破機(jī)械故障診斷智能化進(jìn)程中的瓶頸問(wèn)題，早日把理論結(jié)合實(shí)踐創(chuàng)造出強(qiáng)有力的生產(chǎn)力。

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作者簡(jiǎn)介：

朱春（1987-12），男，浙江省衢州市，漢，職稱：助理工程師，學(xué)歷：大專，研究方向：機(jī)械工程及自動(dòng)化.